1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之…
深度学习课程笔记(二)Classification: Probility Generative Model  2017.10.05 相关材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 本节主要讲解分类问题: classification 问题最常见的形式,就是给定一个输入,我们去学习一个函数,使得该函数,可以输出一个东西(label).如下所示: 其实好多其他的问题,都是分类问题演化而来,都可以通过分类问题来解决,如:物体…
没有完全看懂,以后再看,特别是hmm,CRF那里,以及生成模型产生的数据是序列还是一个值,hmm应该是序列,和图像的关系是什么. [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的…
  [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的概率密度模型,再利用模型进行推理预测.要求已知样本无穷或尽可能的大限制.这种方法一般建立在统计力学和bayes理论的基础之上.…
引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X…
  概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed).在概率图上可以建立生成模型或判别模型.有向图多为生成模型,无向图多为判别模型. 判别模型(Discriminative Model),又可以称为条件模型,或条件概率模型.估计的是条件概率分布(conditional distribution),p(class|context).利用正负例和分类标签,主要关心判别模型的边缘分布.其目标函数直接对应于分类准确率. (判别模型多数放在分类) 主要…
学习音乐自动标注过程中设计了有关分类型模型和生成型模型的东西,特地查了相关资料,在这里汇总. http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101058u.html 新宇教你机器学习之 Generative vs discriminative models 在机器学习中,经常会提到Generative model 和Discriminative model.这是什么意思呢? Classification是Machine learning里面的一个问题. 就是说当…
目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性…
In this post, we are going to compare the two types of machine learning models-generative model and discriminative model-, whose underlying ideas are quite different. Also, a typical generative classification algorithm called Gaussian Discriminant An…
13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…
1.摘要: 本文将Attention-based模型和BPR模型结合对给定的群组进行推荐项目列表. 2.算法思想: 如图: attention-based model:[以下仅计算一个群组的偏好,多个群组计算过程一样] ① 群组:      以上为n个子群组,来自于一个给定的群组,包含用户 { u1,u2,u3,……,un }, ② α i,j : 定义α i,j 为用户 j 的子群组 i (不包含用户 i )的偏好程度.因为 α i,j 作为用户 j 对整个群组的重要程度,而不仅仅是对用户 i…
生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli…
Ultimate thread group线程组 当测试需求是要求进行波浪型的压力测试场景时,使用该线程组,例如:测试场景总共有10个线程,然后分为三个波段进行测试,每个波段负载策略设置为一样,如图:…
mysql group by组内排序:     首先是组外排序:     SELECT z.create_time,z.invoice_id from qf_invoice_log z where z.type =102 GROUP BY z.invoice_id ORDER BY z.create_time DESC;     先根据查询的结构分组,分组的结果会使同一条件的数据展示最先插入的一条,id最小的保留下来.     可以看一个例子: 所以如果你的需求是排序前要找到同一条件最后一条记录…
mysql group by 组内排序   SELECT * FROM (SELECT MAX(id) AS t,wukong_uid, 1 AS tag FROM  toutiao_uid_gathered_wukong GROUP BY wukong_uidUNION ALLSELECT id AS t ,wukong_uid, 2 AS tag FROM toutiao_uid_gathered_wukong ) AS tab ORDER BY wukong_uid ASC , t ASC…
最近发现网上找的 group by 组内排序语句在不同的mysql版本中结果不一样.   建表语句:   SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;   -- ---------------------------- -- Table structure for wp_posts -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `wp_posts`; CREATE TABLE `wp_posts` (   `id` int(11)…
最近在用jmeter做压测,上周五压测的脚本,今天早晨结束后. 点击同样的脚本,运行就报Error occurred starting thread group :线程组, error message:Invalid duration 0 set in Thread Group:线程组, see log file for more details 这个错误 看下log日志显示如下: 找了很久都没有找到原因. 最后仔细看提示原来是调度适配器的时间没有设置.. 解决方案:设置持续时间…
目录 一:IO模型简介 1.五种IO Model: 二:五种IO模型简介 1.阻塞IO 2.非阻塞IO 3.多路复用IO 4.信号驱动IO模型 5.异步IO 三:5种I/O模型的比较 一:IO模型简介 IO模型研究的主要是网络IO(linux系统) 同步(synchronous) 大部分情况下会采用缩写的形式 sync 异步(asynchronous) async 阻塞(blocking) 非阻塞(non-blocking) 1.五种IO Model: 研究的方向(IO模型) Stevens在文…
摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布(joint probability distribution).在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布.条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯准则形成  (参考自:中文wiki) 1…
监督学习可以分为生成方法与判别方法,所学到的模型可以分为生成模型与判别模型. 生成模型 生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\),然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型,即生成模型: \[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}\] 这样的方法之所以称为生成方法,是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系.典型的生成模型有:朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型 判别模型 判别方法由数据直接学习决策函数\(f(X)\)或者条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的…
用回归来做分类: 远大于1的点对于回归来说就是个error, 为了让这些点更接近1,会得到紫色线. 可见,回归中定义模型好坏的方式不适用于分类中.---回归会惩罚那些太过正确的点 如何计算未出现在训练数据中的点属于某类的概率? 假设该类对应的训练数据采样于一个高斯分布. 可以用该训练数据来估计该高斯分布的参数. 基本思路: 很多不同参数的高斯分布都可以采样出训练数据,但是可能性不同, 选出其中可能性最大的那个高斯分布对应的参数.---最大似然估计 假设sigma相同时,可以得到线性函数. 该生成…
这一部分是个坑,应该对绝大多数菜鸡晕头转向的部分,因为有来自物理学界的问候. Deep learning:十九(RBM简单理解) Deep learning:十八(关于随机采样)    采样方法 [Bayes] runif: Inversion Sampling [Bayes] dchisq: Metropolis-Hastings Algorithm [Bayes] Metroplis Algorithm --> Gibbs Sampling 能量传播 纵观大部分介绍RBM的paper,都会提…
来源EDB2018---EDB 一.摘要: 组推荐是将一种项目(例如产品.服务)推荐给由多个成员组成的组的方法. 最小痛苦法(least Misery)是一种具有代表性的群体推荐方法,其能够推荐考虑群体不满意的项目,但存在推荐准确率低的缺点. 均值法推荐精度较高,但是不能考虑群体的不满意项目. 本文提出一种基于机会成本和个人活动的群组推荐方法,[机会成本,当选择特定项目时所丢弃的剩余项目的最大值],其优点:考虑了准确度以及满意度. 二.介绍: 协同过滤是一种传统的推荐算法,可以给用户推荐新的项目…
一.model深入 1.model的功能 1.1 创建数据库表 1.2 操作数据库表 1.3 数据库的增删改查操作 2.创建数据库表的单表操作 2.1 定义表对象 class xxx(models.MODEL) 2.2 定义字段 CharField EmailField TextField IntegerField AutoField BooleanField DateField DateTimeField GenericIPAddressField IntegerField(choices=)…
一 前言 1.1 Creation 据说在费曼死后,人们在他生前的黑板上拍到如图画片,在左上角有道:What i cannot create ,I do not understand. Generative models,就是在做创造的事情. 1.2 Image Processing 二 Generative Models 这是目前的主要方法. 2.1 PixelRNN 每次生成一个像素,用这样的方法,没有任何注释可以训练就有一大堆图像,效果还不错.下边是某一个实例: 2.2 Variation…
1.首先我们来先看一个简单的例子: 有[Sales.Orders]订单表和[Sales.Customers]顾客表,表的机构如下 业务要求:筛选  来自“按时打算”国家的用户以及所下的订单数 select o.custid,COUNT(*) as '订单数' from [Sales.Orders] o inner join [Sales.Customers] c on o.custid=c.custid where c.country='按时打算' group by o.custid; 这样简单…
/etc/passwd man 5 passwd查看配置文件信息 account:password:UID:GID:GECOS:directory:shell 帐号:密码:用户ID:组ID:一般的信息:目录:shell root:x:0:0:root:/root:/bin/bash xiongjiawei:x:1000:1000:xiongjiawei:/home/xiongjiawei:/bin/bash UID:0 超级用户,1-499 系统用户(伪用户),500-65535 普通用户 把普…
[论文标题]Modeling User Exposure in Recommendation (2016-WWW) [论文作者]Dawen Liang,Laurent Charlin,James McInerney,David M. Blei [论文链接]Paper(11-pages  // Double column) [摘要] 通过利用用户之间的相似模式,协作过滤分析用户对项目的偏好(例如,书籍.电影.餐馆.学术论文).在隐式反馈设置中,所有的项目,包括用户不使用的项目,都被考虑在内.但这样…
//多表查询:得到最新的数据后再执行多表查询 SELECT *FROM `students` `st` RIGHT JOIN( //先按时间排序查询,然后分组(GROUP BY ) SELECT * FROM ( SELECT * FROM goutong WHERE goutongs='asdf' ORDER BY time DESC ) AS gtt GROUP BY gtt.name_id ORDER BY gtt.time DESC 参考:http://blog.csdn.net/she…
LINQ: var temp = from p in db.jj_Credentials group p by p.ProfessionID into g select new { g.Key, MaxPrice = g.Max(p => p.CredentialsRankID) }; EF: var temp1 = db.jj_Credentials.GroupBy(m => m.ProfessionID).Select(m => m.Max(o => o.Credentials…